字节跳动豆包团队今天发布了自家新推理模型 Seed-Thinking-v1.5 的技术报告。从报告中可以看到，这是一个拥有 200B 总参数的 MoE 模型，每次工作时会激活其中 20B 参数。其表现非常惊艳，在各个领域的基准上都超过了拥有 671B 总参数的 DeepSeek-R1。有人猜测，这就是字节豆包目前正在使用的深度思考模型。
Llama 4刚出世就被碾压！英伟达强势开源Llama Nemotron-253B推理模型，在数学编码、科学问答中准确率登顶，甚至以一半参数媲美DeepSeek R1，吞吐量暴涨4倍。关键秘诀，就在于团队采用的测试时Scaling。
推理增强型大语言模型LRM（如OpenAI的o1、DeepSeek R1和Google的Flash Thinking）通过在生成最终答案前显式生成中间推理步骤，在复杂问题解决方面展现了卓越性能。然而，对这类模型的控制仍主要依赖于传统的输入级操作，如提示工程（Prompt Engineering）等方法，而你可能已经发现这些方法存在局限性。
最近，像 OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1 这样的大型推理模型（Large Reasoning Models，LRMs）通过加长「思考链」（Chain-of-Thought，CoT）在推理任务上表现惊艳。
国产全自研高性能RISC-V服务器芯片“灵羽”，刚刚在深圳亮相。
众所周知，DeepSeek R1 这种模型在推理任务上很能打，尤其是在数学和编程这些逻辑性强的领域。那么我们能直接把这种强大的推理能力搬到 DeepSearch 这种需要动态规划、多轮交互的深度搜索场景里吗？
DeepSeek又卷起来了！上周刚出的DeepSeek-V3-0324在大模型竞技场排名中，打败了自己的DeepSeek-R1，成为开源AI至尊。
DeepSeek-R1 的成功离不开一种强化学习算法：GRPO（组相对策略优化）。
「思维链劫持」（H-CoT）的攻击方法，成功攻破了包括OpenAI o1/o3、DeepSeek-R1等在内的多款大型推理模型的安全防线。研究表明，这些模型的安全审查过程透明化反而暴露了弱点，攻击者可以利用其内部推理过程绕过安全防线，使模型拒绝率从98%骤降2%。
近日，上海财经大学统计与数据科学学院张立文教授与其领衔的金融大语言模型课题组（SUFE-AIFLM-Lab）联合数据科学和统计研究院、财跃星辰、滴水湖高级金融学院正式发布首款 DeepSeek-R1 类推理型人工智能金融大模型：Fin-R1，以仅 7B 的轻量化参数规模展现出卓越性能，全面超越参评的同规模模型并以 75 的平均得
